智商狂飆,問了ChatGPT幾個資料庫問題後,我的眼鏡掉了
最近,ChatGPT火爆全網,介紹其產品、公司、作者、技術和應用等方面資訊,佔據著整個網際網路,似乎不談GPT好像就落伍了。作為一個關注資料庫行業的公眾號,我們問了GPT幾個資料庫問題,結果讓人大跌眼鏡,不管是從SQL編寫、SQL最佳化、資料庫選型、表設計、理論認識、行業認識都有比較高質量的回答。
NineData 是多雲資料管理平臺(),致力於讓每個人用好資料和雲。作為資料庫領域的技術創新團隊,面對這麼火ChatGPT,我們NineData的工程師也針對ChatGPT,做了一些關於資料庫領域的相關測試,測試結果,真的是智商狂飆。
GPT資料庫問答
本次問答主要是對GPT在SQL編寫、SQL最佳化、資料庫選型、資料庫巡檢、資料庫理論、資料庫發展等五個方面。
SQL編寫
NineData 工程師測試 GPT 的 SQL 編寫
從GPT回答來看,他基本理解了使用者的意思,並提供了基本正確的SQL 寫法,同時還提供詳細文字說明。從這個案例可以看出,GPT已經具備初步編寫一定複雜SQL的能力,並且還有一定的表設計能力。
SQL最佳化
NineData 工程師測試 SQL最佳化
不考慮硬體、資料庫架構、表設計等最佳化改動,單從這條 SQL上,GPT 從索引、查詢列、結果集大小、快取等方面最佳化的措施還是很全面和準確,並且最後還推薦使用者檢視 SQL語句的執行計劃,可以說是提供了保姆式的 DBA 專家服務了。
資料庫選型
在這個案例中,特別在需求中強調了時序和GIS資訊,GPT也能敏銳地捕捉到使用者的意思。在提供的方案中,推薦了在時序資料庫方面有優秀表現的InfluxDB,以及在GIS有良好支援的PostGIS,這兩個資料庫也是各自領域的領導者。如果特別注重時序和空間地理的廠家,選擇這兩個產品應該是最佳選擇之一。
資料庫巡檢方案
NineData 工程師測試資料庫巡檢方案
GPT對這個問題回答是比較水的,假期前的資料庫巡檢,一般並不關注資料備份、資料一致性、使用者訪問策略、安全配置等事項,反而是最後項安排值班人員是SOP。
資料庫理論
關於MySQL資料庫索引知識,幾乎是所有開發者和MySQL DBA求職時必問問題之一。GPT的回答雖然沒有深入介紹索引的資料結構,但是這回答也不能說它是錯誤的,畢竟它也說了索引是犧牲空間換取效率的一種措施和過多索引的問題。
資料庫發展
資料庫發展
最後測試了一個更開放的問題,讓GPT談談未來資料庫發展趨勢,這類問題是人人可以談,但往往也是普通資料庫使用者最欠缺的知識。GPT認為在大資料、雲端計算、高效能、多模和安全將是未來資料庫發展的趨勢,這些觀點基本與業界認知一致。
問答總結
從上面測試可以看到GPT在SQL編寫、SQL最佳化、資料庫選型、資料庫巡檢、資料庫理論、資料庫發展上都有比較驚豔的表現,它不僅能完全理解提問者的意思,而且大部分問題都給出了高質量的回答。不論這些問題是提供解決方案方面,還是需要給出最佳實踐的方案。幾年前,資料庫行業出現資料庫自治服務,比如國外的Oracle自動駕駛、國內阿里雲的DAS,未來結合GPT類似產品,可能資料庫完全自治服務將不遠了。
GPT是什麼
Generative Pre-trained Transformer,簡稱GPT,中文意思是“生成式預訓練轉化模型”,它透過使用深度機器學習生成人類可以理解的自然語言。它是由著名的AI公司OpenAI訓練與開發,微軟在2020年9月宣佈取得了GPT的獨家授權,曾有訊息曝出微軟將向OpenAI投資100億美元。
2022年11月底,OpenAI推出ChatGPT應用。根據Sensor Tower資料,僅僅2個月時間,ChatGPT就達到月活過億,成為歷史上增長最快的消費者應用程式。
ChatGPT月活過億,成為歷史上增長最快的消費者應用程式。
最後看看GPT的自我介紹:
NineData 工程師測試 GPT 的自我介紹
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